基于Copula理论和切片采样技术结合拉丁超立方抽样的概率潮流计算

发布时间：2019-07-30 08:59

【摘要】：为评估大规模新能源并网对电力系统概率潮流的影响,提出一种Copula理论、切片采样及拉丁超立方采样相结合的MCMC概率潮流计算方法。利用Copula理论建立计及输入变量相关性的概率分布模型,采用Kendall秩相关系数作为相关性测度,通过切片采样算法产生初始样本,引入拉丁超立方抽样技术对初始样本进行处理,提高算法的计算效率。以改造后的IEEE-14节点测试系统为算例,验证了文中方法的准确性和有效性,研究了风、光出力相关性对电力系统概率潮流的影响。结果表明风、光互补提高了系统运行的可靠性和经济性,考虑风、光相关性可以更合理地评估风、光并网对电力系统概率潮流的影响。
[Abstract]:In order to evaluate the influence of large-scale new energy grid connection on power system probabilistic power flow, a MCMC probabilistic power flow calculation method based on Copula theory, slice sampling and Latin hypercubic sampling is proposed. The probability distribution model considering the correlation of input variables is established by using Copula theory. The Kendall rank correlation coefficient is used as the correlation measure, the initial samples are generated by slice sampling algorithm, and the Latin hypercubic sampling technique is introduced to process the initial samples to improve the computational efficiency of the algorithm. Taking the modified IEEE-14 node test system as an example, the accuracy and effectiveness of the proposed method are verified, and the influence of wind and light output correlation on the probabilistic power flow of power system is studied. The results show that wind and light complement each other to improve the reliability and economy of the system operation. Considering the wind and light correlation, the influence of wind and optical grid connection on the probabilistic power flow of power system can be evaluated more reasonably.
【作者单位】： 广东工业大学自动化学院;
【基金】：广东省自然科学基金资助项目(2014A030313509)
【分类号】：TM744

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本文编号：2520791